مدل سازی فرسایش پاشمانی تولید شده در باران ساز با استفاده از سه روش شبکه عصبی مصنوعی، نوروفازی و ماشین بردار پشتیبان

فرسایش پاشمانی باران به عنوان اولین رویداد در فرسایش خاک, حرکت ذرات و کلوخه های خاک را سبب می شود و یک فرآیند مهم در فرسایش محسوب می شود. با توجه به پیچیدگی این فرآیند در طبیعت یکی از راه های شناخت و مدل سازی این فرآیند استفاده از شبیه ساز باران و مطالعه آن در آزمایشگاه می باشد. بدین منظور در این تحقیق اقدام به شبیه سازی مقدار مواد حمل شده در شدت های مختلف بارش و به ازای مقادیر مختلف پلی اکریل امید گردید. پس از اندازه گیری مقدار مواد حمل شده در دوام های و مقادیر مختلف پلی اکریلامید, با استفاده از روش های شبکه عصبی مصنوعی, ANFIS و SVMمدل سازی مواد حمل شده صورت گرفت. نتایج نشان داد در بین سه روش مورد استفاده بهترین مقادیر معیارهای ارزیابی مربوط به روش SVM و سپس ANFIS می باشد. در بین سه دوام مورد بررسی نیز بهترین نتایج مربوط به آزمایش با داوم 30 دقیقه بوده است. نتایج این تحقیق نشان داد در روش ANFIS با توجه به داده های در دسترس با افزایش تعداد توابع عضویت بیش برازشی اتفاق می افتد. جهت کاهش پیچیدگی مدل و احتمال وقوع بیش برازشی برخی از قوانین حذف گردید. نتایج نشان داده با حذف برخی قوانین عملکرد مدل بهبود یافت.